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マイクロソフトBuild 2026開発者会議：「エージェント優先」時代の到来、一気に7つの自社開発モデルを発表

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マイクロソフトBuild、7つのモデルを連続発表、初のフラッグシップ推論モデルがAnthropicに挑戦。

原文タイトル：「一読でわかるMicrosoft Build 2026 開発者会議：『エージェント優先』時代の幕開け、自社開発モデルを7つ一挙発表」

原文著者：李海倫、テンセント科技

米国時間6月2日、Microsoft Build 2026 開発者会議がサンフランシスコのフォート・メイソンで開幕した。今回の会議のテーマは最先端AIの実戦応用に焦点を当て、Microsoftは自社開発AIモデル、エージェントアプリケーション、OSセキュリティ、開発者ツール、クラウドサービス、新型ハードウェアプラットフォームにわたる製品とアップデートを発表した。

2025年の開発者会議で、Microsoftは「AIエージェント時代」の方向性を確立し、Copilot Studioのマルチエージェントオーケストレーション、Windows AI Foundryを発表し、Model Context Protocolの完全サポートを宣言、GitHub CopilotにプログラミングエージェントCoding Agentを導入した。

Microsoftのストーリーでは、2025年は「エージェント時代に必要な基準とフレームワーク」を解決し、2026年は「自社のモデルと製品を実際に動かす方法」に焦点を当てている。モデル層では主力となる自社開発モデルを補完し、製品層ではエージェントをデモからシステム、ハードウェア、クラウドへのフルスタック展開へと押し上げた。

今回の発表会の核心的な発表は6つの分野に分けられる：MAI自社開発モデルファミリー、ScoutやGitHub Copilotアプリケーションに代表されるエージェントエコシステム、WindowsシステムレベルのAIセキュリティサンドボックスMXC、開発者向けSurface RTX Spark Dev Boxとシステム最適化、新型エージェントデバイスプラットフォームProject Solara、そしてMicrosoft IQ、Rayfin、ASSERT、ACSなどの開発者ツールとガバナンスフレームワーク。

01 7つのモデルをゼロからトレーニング、蒸留を拒否

基調講演全体は、Microsoft CEOサティア・ナデラのビジョン表明を軸にゆっくりと展開された。彼が「エージェント優先」の戦略フレームワークを打ち出した後、各事業部門の幹部が次々と登壇し、このフレームワークを具体化する製品を発表した。

会議で、スレイマンはMicrosoft AIが内部で開発した7つの新しいモデルを発表し、これらをMAIファミリーに統合すると宣言した。

彼はMAIの使命を「山登りマシン」の構築と表現し、計算量、より優れたデータ、より正確な評価への継続的な投資を通じて、循環的な自己改善を実現し、ユーザーを常に技術の最前線に留めると述べた。

トレーニング計算規模について、スレイマン氏は、最先端モデルのトレーニングに使用される計算量が1兆倍に増加し、今後3年間でさらに1000倍に増加すると予測していると指摘した。マイクロソフトのすべてのMAIモデルは「ゼロからスタートし、ゼロ蒸留」で、サードパーティのモデル出力に依存せずにトレーニングされている。

マイクロソフトAI部門責任者スレイマン氏、7つの自社開発モデルを紹介

具体的なモデルは以下の通り：

フラッグシップ推論モデル「MAI-Thinking-1」は、中規模モデル。マイクロソフトによると、主要なソフトウェアエンジニアリングテストにおいて、市場で最高のモデルと同等のパフォーマンスを発揮する。ブラインドテスト比較では、人間の評価者の好みがSonnet 4.6と同等だった。このモデルはゼロから、クリーンなデータでトレーニングされ、サードパーティモデルの蒸留は使用していない。

プログラミングモデル「MAI-Code-1-Flash」は、推論効率の高いエージェンティックコーディングモデルで、50億パラメータを持つ。GitHub Copilot、VS Code、マイクロソフトのテクノロジースタック向けにカスタマイズされ、深く統合されている。マイクロソフトは、Haikuと同等でありながら、より低コストであると述べている。

テキスト生成画像モデル「MAI-Image-2.5」とその超効率的なFlashバリアントは、テキストからの画像生成と画像編集をサポート。マイクロソフトによると、ArenaスコアでGoogleのNano Banana Proを上回っている。

文字起こしモデル「MAI-Transcribe-1.5」は、SOTAレベルの精度を備える。競合モデルよりも5倍高速で、43言語のドメイン固有用語認識を内蔵しているとされる。

音声生成モデル「MAI-Voice-2」は、高品質で自然な音声生成を提供し、15言語をサポート。短いサンプルから音声に適応し、悪用防止対策を備えている。Flashバリアントは近日中にリリース予定で、より低コストで同じ機能を実現する。

すべてのモデルは、同じデータ仕様、インフラストラクチャ、評価フレームワークを共有している。Azure Foundryで配布され、マイクロソフトのファーストパーティ製品向けに最適化されるだけでなく、これらのモデルはOpen Router、Fireworks、Basetenでも開発者に提供される。開発者は初めて、モデルの重みを自分で調整できるようになる。

会合で、ナデラ氏は「Microsoft Frontier Tuning」を紹介した。これは、企業が自社の業務データを使用してモデルをカスタマイズする方法である。その論理は、最も価値のあるデータは一般的なコーパスではなく、エージェントが企業内でタスクを実行する際の実際の軌跡、ステップ、意思決定であるというものだ。

マイクロソフトCEO ナデラ氏、Frontier Tuningを紹介

この仕組みは、MAIモデルを実際の業務プロセスに組み込み、モデルが実環境で学びながら動作することを可能にする。スレイマン氏は「あなたは自分自身のモデルを構築しているのです。あなたの環境で、あなたのデータを使ってトレーニングし、あなたがコントロールする。あなたの組織の知識がモデルの一部となり、それはあなただけのものになります」と述べた。

効果としては、マイクロソフトがExcel向けに調整したMAIモデルはGPT-5.4と同等の性能を発揮しつつ、効率は10倍向上した。マッキンゼーがFrontier Tuningを採用した後、MAIはすべてのテストモデルの中で最高の勝率を達成し、コストは約10分の1に削減された。

医療分野では、マイクロソフトはメイヨー・クリニックと提携し、医療向けの最先端AIモデルを共同開発することを発表した。このモデルは、メイヨー・クリニックの臨床専門知識、匿名化された臨床データ、長期的な洞察を、マイクロソフトの基盤AI能力と組み合わせる。

マイクロソフトはまた、MAIモデルが自社開発のMaia 200チップと共同設計されており、ソフトウェアとハードウェアの統合最適化により1.4倍の効率向上を実現したことを明らかにした。

02 エージェントエコシステムの本格展開

マイクロソフトはカンファレンスで、「エージェント優先」への大規模な変革を宣言した。これは、ナレッジワーカーがソフトウェアを使用する方法を自動化し、日常の業務インタラクションにAIアシスタントを組み込むことを目的としている。

Scoutは今回発表された中核的なエージェント製品である。「常時稼働」と呼ばれるこのAIエージェントは、OpenClawフレームワーク上に構築されており、Microsoft Teams内で人間の同僚のように対話できる。

Scoutはユーザーの業務メッセージ、カレンダー、メール受信箱を閲覧し、タスクを自動完了し、競合する会議を再調整し、プロフェッショナルな返信文を作成する。ユーザーはTeams内で直接指示を送ったり、名前を付けたりすることもできる。

マイクロソフトの新たに任命された企業担当バイスプレジデント、オマール・シャヒーン氏はScoutの設計理念を次のように説明した。「あなたの会社は本質的にあなたのアシスタントを雇っているのです。プライベートアシスタントを持つことの意義は、あなたが仕事をしていないときでも、彼らが働き続けることにあります。」

ScoutはMicrosoft Frontierプログラムを通じて提供され、GitHub Copilotのサブスクリプションが必要です。Microsoftは現在、Scoutのデスクトップアプリケーションをテストしており、「フロンティア」機能へのアクセス権を選択したサブスクライバー向けに展開する予定です。Microsoft内部では、Shaheen氏によると、営業部門がこのツールを最も多く、最も急速に成長しているユーザーグループであると述べています。

GitHub Copilotデスクトップアプリケーションも重要なリリースです。GitHubのチーフプロダクトオフィサーであるMario Rodriguez氏は、これを「GitHub上に構築された、エージェントネイティブなデスクトップ体験」と説明しています。

統一された「My Work」ビューを通じて、開発者は接続されたリポジトリ全体の動的な作業を確認でき、アクティブなセッション、イシュー、プルリクエスト、バックグラウンド自動化が含まれます。

各セッションは独自のGit worktree内で実行され、並列エージェントは互いに干渉しません。アプリケーションにはAgent Merge機能があり、プルリクエストをレビュー、チェック、マージまで導きます。Canvasインターフェースは人間と機械の間の双方向インタラクションを可能にし、開発者はエージェントが自分に代わって実行した作業を確認、ガイド、検証できます。

GitHub Copilotアプリケーションは、Windows 11、Windows 11 on Arm、Mac、Linux向けにテクニカルプレビュー版が提供され、GitHub Copilotのサブスクリプションが必要です。将来的にはCopilot Freeユーザーにも開放される予定です。このアプリケーションはクラウドおよびローカルサンドボックス、コードレビューをサポートし、両方にポリシーサポートが付属しています。

エージェントのセキュリティガバナンスに関して、MicrosoftはAgent Control Specification（ACS）をリリースしました。これは新しいオープンソース標準であり、開発者にAIエージェントの動作を制御するためのより一貫性があり、より細かい粒度の方法を提供することを目的としています。ACSにより、開発、コンプライアンス、セキュリティチームはエージェント向けにポリシーファイルを定義でき、エージェントが何をできるか、絶対にできないこと、いつ人間の承認が必要か、レビュー用にどの証拠を記録すべきかを規定できます。

ACSはSDKとしてリリースされ、LangChain、OpenAI Agents SDK、Anthropic Agents SDK、AutoGen、CrewAI、Semantic Kernel、Microsoft.Extensions.AI、MCPツールなどのプラグインが付属しています。ポリシーは単一ファイルとして記述できるため、エージェントとバンドルして、異なるフレームワークや環境を越えてエージェントと共に移動できます。

ASSERT（Adaptive Spec-driven Scoring for Evaluation and Regression Testing）は、もう一つのテストツールです。これはオープンソースフレームワークであり、AIを活用して目標、戦略、または期待される行動に関する高度な自然言語記述を、構造化されたスコアリングテストに変換します。

ASSERTは、AIモデルの期待される行動に関する簡潔な言語記述を受け取り、許容可能な行動と許容不可能な行動のセット、問題シナリオ、テストケースを生成し、対象システムに対してテストを実行してスコアリングを行います。また、AIシステムが取った経路（中間操作やツール呼び出しを含む）を記録し、開発者が失敗箇所を確認できるようにします。

03 エージェントが自律的になるほど危険、マイクロソフトがMXCでシステム層にレッドラインを引く

AIエージェントがますます強力で自律的になるにつれ、マイクロソフトは重要な問題を認識しました。エージェントが自律的であればあるほど有用ですが、ガードレールなしで企業ネットワーク上で動作させると危険が増大するということです。マイクロソフトの公式ブログでは、これを「多層システム問題」と表現しており、エージェントと人間、ツール、アプリケーション、モデル、そして他のエージェントとの間のやり取りのたびに「新たな攻撃面が露出し、異なる障害モードが導入される」としています。

この問題に対処するため、マイクロソフトはMicrosoft Execution Containers（MXC）を発表しました。これはWindowsオペレーティングシステム自体に組み込まれた、ポリシー駆動型の実行層です。

マイクロソフトのWindowsおよびデバイス担当エグゼクティブバイスプレジデントであるパワン・ダブルリ氏は、これがAIエージェントを商業的に実現可能にするために極めて重要であり、「セキュリティ、包含、分離、ユーザー制御を中心に据える」ことで、エージェントを一般消費者や企業展開にとって十分に安全なものにすると強調しています。

マイクロソフトCEOナデラ氏がシステムレベルのセキュリティサンドボックスMXCを紹介

MXCは本質的にSDKとポリシーモデルであり、WindowsおよびWindows Subsystem for Linuxに組み込まれ、マイクロソフトが「コンポーザブルなサンドボックススペクトラム」と呼ぶものを提供します。このスペクトラムは、軽量なプロセス分離（既にGitHub Copilotのコマンドラインインターフェースで採用されている）から、マイクロ仮想マシン、Linuxコンテナ、そしてWindows 365上で動作する完全なクラウドインスタンスにまで及びます。

本システムは、エージェントの実行をユーザーのデスクトップ、クリップボード、ユーザーインターフェース、入力デバイスから分離します。各エージェントは、ローカルIDまたはMicrosoft EntraがサポートするクラウドプロビジョニングIDのいずれかのアイデンティティにバインドされ、エージェントのすべてのアクションが帰属、監査、ガバナンス可能であることを保証します。

MXCは現在、早期プレビュー版として提供されています。Microsoftのエンタープライズセキュリティスタックと統合されたAgent 365は、2026年7月にプレビュー版がリリースされる予定で、Entra IDサービス、Intuneデバイス管理、Defender脅威保護、Purviewデータガバナンス機能をMXC上に重ね、IT部門がエージェントの分離を集中管理できるようにします。

パートナーシップに関しては、OpenAI、NVIDIA、Manus、Nous Research（Hermes Agentの開発元）、そしてOpenClawオープンソースプロジェクトがMXC上での構築を発表しています。

特筆すべきは、OpenClawとの協業です。創設者であるピーター・スタインバーガー（Peter Steinberger）氏が自らMicrosoftに連絡を取り、協業への関心を表明したことがきっかけで、最終的には本格的なプラットフォームレベルのパートナーシップに発展しました。

04 3つのアップデートでEdgeのAIが「オフラインでも動作」

Microsoft Edgeブラウザも、ローカルAI機能のアップグレードを獲得しました。Microsoftによると、Build 2025でPhi-4-miniを導入して以来、チームはウェブ開発者からのフィードバックに基づいてエッジAI機能を拡張しています。

1つ目はAion-1.0-Instructで、Phi-4-miniよりも小型、高速、高効率なローカル小規模言語モデルです。

これはGPUやCPUの性能が低いPCでも動作可能で、現在は開発者プレビュー版として提供され、7月にHugging Faceで公開される予定です。

2つ目は言語検出および翻訳APIで、Edge 148バージョンで提供されます。これらの2つのAPIは、Edgeに内蔵されたエッジAIモデルによって駆動され、JavaScript向けに設計されており、ウェブサイトやブラウザ拡張機能がテキストの言語を識別し、言語ペア間で翻訳することを可能にします。

Microsoftはこれを「高速で高品質な翻訳を提供し、145以上の言語をサポートし、ウェブ上の翻訳ワークロード向けに最適化されている」と述べており、このサービスは無料です。

3つ目は、Web Speech APIを介した音声認識機能で、Edge CanaryおよびDevチャンネルで試験的に提供されています。

このAPIは、開発者が音声やオーディオ入力をウェブサイトやブラウザ拡張機能に統合するのを支援し、デバイスローカルで動作するほか、クラウドベースの音声テキスト変換およびテキスト音声変換サービスをバックエンドとして利用することも可能です。

05 開発者ツールとクラウドサービスの進化

データインテリジェンスの面では、マイクロソフトがMicrosoft IQを発表し、これまで独立していた4つのコンテキストソースをエージェントの共有基盤として統合しました。

Microsoft Fabricのチーフテクノロジーオフィサーであるアミール・ネッツ氏は、『マトリックス』の緑色のコードの滝は単なる装飾ではなく、その世界を構築する基盤だと例えました。同氏は「私たちがデータの世界で行っているのは、エージェントにデータベースの現実を構築することだ」と述べています。

Microsoft IQの4つのコンテキストソースは以下の通りです：Work IQは、組織の日常的な運営方法をキャプチャし、メール、ドキュメント、会議、スケジュールを活用します；Foundry IQは、組織の知識を管理し、ナレッジベースをキュレーションおよびインデックス化します；Fabric IQは、データを介してビジネスのリアルタイムな運用状態をモデル化し、Fabricのリアルタイムインテリジェンスに基づくリアルタイムシグナルによって固定されたエンティティ、関係、ビジネスルールを定義します。この機能は今後数ヶ月以内に正式リリースされる予定です；Web IQは、ネットワークからのリアルタイムなグローバルコンテキストを追加します。

このコンテキストシステムにより、エージェントは単なるコマンド実行ツールではなく、企業の運営状況を理解する仮想従業員となります。

共有の「基盤」だけでは十分ではありません。エージェントがアプリケーションを生成し始めると、各アプリケーションにはバックエンドが必要となり、放置すればこれらのアプリケーションはコンテキスト層の外側に新たなデータサイロを形成します。そこでマイクロソフトは、オープンソースのSDKおよびCLIであるRayfinを発表しました。これは、エージェントが構築したアプリケーションを、ガバナンスされたプロダクションバックエンドとしてFabricプラットフォームに直接デプロイし、アプリケーションデータはデフォルトで統合されたOneLakeデータレイクに入り、外部に蓄積されるのではなくMicrosoft IQにフィードバックされます。

マイクロソフトはこれをSupabaseやNeonの競合と位置付けており、主な違いはガバナンスにあります。すべてのアプリケーションが同じデータとコンプライアンスチャネルを通過します。ネッツ氏は、これは双方向のプロセスであり、エージェントがアプリケーションを構築する際に企業のデータルールから情報を取得し、アプリケーションの実行によって生成されたデータがそのルールを更新し、次のエージェントが最新のものを利用できるようになると述べています。

マイクロソフトが同時に発表したWSLコンテナ機能により、開発者はWindows上で直接Linuxコンテナを作成・管理できるようになりました。さらに、コマンドラインインターフェースとAPIも提供され、ネイティブのWindowsアプリケーション内でLinuxコンテナを実行できるようになります。この機能は今後数ヶ月以内にパブリックプレビューとして提供される予定です。

開発者が環境設定に時間を浪費しないよう、マイクロソフトはWindows Developer Configurationsも発表しました。これにより、新しいマシンを迅速にセットアップし、開発者向けに最適化された設定を適用できます。WSL、PowerShell 7、Visual Studio Codeが自動インストールされ、ファイルエクスプローラーではGitバージョン管理が有効化され、隠しファイルも表示されるようになります。

06 2つの新ハードウェア、AIの重労働をローカルに戻す

今回のBuildは、モデル、Agent、開発ツールといったソフトウェアの発表だけではありません。ハードウェアも欠かせませんでした。AI計算がますます多くの計算リソースを必要とし、Agenticワークフローが継続的に動作する必要がある中、マイクロソフトは開発者の手元にあるデバイスに注目しました。毎回高価なクラウドGPUをレンタルする代わりに、これらの作業をローカルマシンで直接完了できるようにしたのです。

Surface製品部門のコーポレートバイスプレジデント、アンドリュー・ヒル氏は2つの新デバイスを発表しました：

Surface RTX Spark Dev Boxはコンパクトな開発者向けPCで、NVIDIA RTX Sparkスーパーチップを搭載。NVIDIA Blackwell RTX GPUとNVIDIA Grace CPUを組み合わせ、最大1ペタフロップスのAI演算能力を提供し、128 GBのユニファイドメモリを備えています。

このデバイスはアルミ製シャーシがヒートシンクを兼ねており、長時間のトレーニングタスク、大規模モデルの推論、複雑なAgenticプロセス向けに設計されています。

デバイスにはWindows 11 Proがプリインストールされ、イメージレベルで開発者向けに事前設定されています：ダークテーマ、開発用に簡略化されたタスクバー、ウィジェットの削除、「おやすみモード」の有効化、開発者モードの有効化、PowerShell 7がデフォルトシェルに設定。WSL 2はGPUパススルーとCUDAサポートが設定済みで、VS Code、GitHub Copilot、Git、Python、Node.jsもインストールされています。

セキュリティ面では、Surface RTX Spark Dev Boxはマイクロソフトのゼロトラスト原則に準拠したチップからクラウドまでのセキュリティに基づいて構築されており、Secured-core PCアーキテクチャ、BitLocker暗号化、Microsoft Defenderによる保護を含み、Entra IDやIntuneと統合して大規模な管理とガバナンスを実現できます。

ヒル氏は次のように説明する。「開発者がソフトウェアを構築する方法は根本的に変化しています。AIモデルの能力と複雑性は日々増大しており、エージェンティックワークフローには継続的な計算能力が必要です。また、最先端のモデルを必要としないタスクであっても、イテレーションごとにクラウドコストが発生する可能性があります」。

もう1つの製品であるSurface Laptop Ultraは、開発者、クリエイター、技術専門家向けに設計された高性能ノートパソコンで、既に先行発売されています。両製品は、Surfaceの次のステップを象徴しています。未来を構築する人々のための専用デバイスです。Surface RTX Spark Dev Boxは今年後半に米国で発売予定で、Microsoft.comでのみ独占販売されます。

07 アプリではなくAIエージェントを実行する新プラットフォーム

マイクロソフトの応用科学部門責任者であるスティービー・バティッシュ氏は、Project Solaraと呼ばれる社内プロジェクトを紹介しました。

これは、チップからクラウドまでをカバーする新プラットフォームで、WindowsではなくAndroidをベースとしており、アプリではなくAIエージェントをデバイス上で実行することを目的としています。バティッシュ氏はその出発点を次のように説明します。「境界線が崩れつつあります。従来のアプリモデルは必ずしも必要ありません。体験を開発するための従来の方法も必要ありません。」

最初の2つのコンセプトデバイスがBuildカンファレンスで展示されました：

デスクトップハブデバイスは、PCの横に置かれ、音声コマンドに応答し、顔認識でユーザーをログインさせ、その日の最も緊急な事項を表示します。モニターに接続すると、クラウド上で動作する完全なWindowsマシンに変わります。

ウェアラブルバッジデバイスは、標準的な従業員IDカードを再構想したものです。ワンタッチで指紋を押すとエージェントが起動し、タップで会話を録音・文字起こしできます。内蔵カメラにより、エージェントはユーザーの視界に基づいて行動を起こせます。

医療デモでは、このバッジが医療従事者向けに設計されたエージェントを実行し、患者のQRコードをスキャンし、診察プロセスを記録・文字起こしし、バイタルサインを記録し、処方箋を発行しました。別のアプリケーションでは、内蔵カメラがオフィス改造アイデアを書いたブレインストーミングボードをスキャンし、観葉植物を追加する提案を行いました。

バティッシュ氏は、マイクロソフトはこれらのデバイスを自社で製造するのではなく、ハードウェアメーカーや他の業界パートナーがこれらのリファレンスデザインを自社製品に転換し、それぞれが特定の業界、企業、またはシナリオに特化することを想定していると述べました。

08 量子チップのアップグレード、信頼性が千倍向上

マイクロソフトは、次世代トポロジカル量子チップ「Majorana 2」も発表した。

前世代のMajorana 1と比較して、今回の核心的な変更点は超伝導体材料をアルミニウムから鉛に変更したことだ。この調整により、量子ビットの信頼性が1000倍向上し、平均量子ビット寿命は20秒に達し、一部のインスタンスでは1分間持続する。

他の技術路線の量子ビット寿命は通常マイクロ秒単位に過ぎない。この進展に基づき、マイクロソフトは拡張可能な量子コンピューターの実現予想時期を半分に短縮し、現在は2029年までの達成を見込んでいる。

このチップの研究開発は、Microsoft DiscoveryプラットフォームのAgentic AI機能を全面的に活用した。AIエージェントは、製造管理、量子状態の自動測定、学際的なデータ分析などのタスクを担い、従来数週間かかっていた測定サイクルを数桁圧縮し、過去20年近くにわたって蓄積されたデータから人間には気づきにくい関連性を特定した。

マイクロソフトのテクニカルフェロー、チェタン・ナヤック氏は「Agentic AIは、我々が行うほぼすべてのことに浸透している」と述べた。しかし、AIはあくまでガイダンスを提供するものであり、「常に科学者がループ内にいる」と強調した。

Microsoft Discoveryプラットフォームも今回のカンファレンスで正式に発表された。これは最先端の研究開発向けの組織レベルのプラットフォームであり、研究者が人間の指導下にある自律型エージェントチームを展開し、仮説生成、実験最適化、理論検証を行うことを可能にする。マイクロソフトは同時に、Microsoft Discoveryアプリケーションの早期プレビュー版もリリースし、個人は無料でダウンロードし、GitHub Copilotアカウントを使用してローカルで実行できる。